XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可信性
国防数据管理战略 2020
4. 质量保证数据 国防数据必须具有权威性、可靠性和可信性，并且必须具备质量保证才能充分发挥其作为国防资产的优势。数据质量有多种业务驱动因素。提高国防数据的价值和有效使用数据的能力将改善我们的决策并提高作战效率。提高效率和生产力将使我们的流程无论是在基地还是在战区都能更顺畅、更快速地运行。降低数据质量差的风险和成本将有助于减少国防预算中不必要的浪费，并为作战人员提供更好的服务。这反过来又保护并提高了我们作为一个高效部门的声誉。这些业务驱动因素支持我们提高工作效率，并有助于减轻因不准确的信息和根据这些信息做出的决策而导致的声誉损害。
安娜大学：钦奈
评估 – 计算机增强和指纹图像建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。 第三单元人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。 第四单元多模式生物特征识别和性能 9 评估多模式生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模式生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何特征生物特征认证 – 确保生物特征交易的安全性和可信性 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征和双因素认证。 参考文献： 1. Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha、RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
去殖民化人工智能；算法公平性符合土耳其和伊斯兰价值观
摘要：我们目睹了这样一个时代，即使是那些从国际概念、规范和价值观中引入、发展并不同程度地受益于霸权的国家和机构，也不遵守或维护这些所谓的国际规范或价值观。例如，一个根据联合国规范建立和认可的国家可能会对平民和联合国维和特派团采取敌对行动，但联合国国家对此的抗议却微弱无力。我们地区社会对充满双重标准的所谓国际司法体系的不可信性、伊拉克和阿富汗等不义入侵的灾难性后果以及破坏性的全球伊斯兰恐惧症的正常化有着深刻的记忆，这说明有必要记住并将地区规范和价值观放在首位。关于公平与欧洲价值观相符：人工智能监管的跨学科视角或去殖民化人工智能协调：开放性、Vis ́ esa -Dharma 和包括被排除的知识等主题的研究工作产生了寻找人工智能 (AI) 与土耳其和伊斯兰价值观协调的动机。这项研究工作的驱动力是，所有算法决策系统都在某种程度上包含偏见，非西方世界需要构建自己的基于价值观的技术和社会学发展模式，因为对所谓的国际正义或所谓的民主价值观没有多少信心。这项研究包括对大数据、算法和人工智能基础知识的简要信息的检查。强调了厚数据和数字人类学的重要性。人工智能的误用和滥用已被确定为最重要的挑战之一。维果茨基关于社会学习、技术理论的社会建构和世界观理论的论点可能为构建一种可能按照土耳其和伊斯兰价值观发展的人工智能方法的理念提供了一些论据。我们还利用了去殖民化人工智能论证、人工智能方法的公平性以及安纳托利亚酵母世界观来支持我们的论证。最后，我们简要介绍了土耳其和伊斯兰价值观，但仅限于本研究的范围。
人格维度GPT-3在人类肉体相互作用期间表达
1简介大型生成语言模型（LLM）的最新出现，例如GPT-3 [16]及其继任者Chatgpt [96]和GPT-4 [83]，彻底改变了自然语言处理和人工智能领域。由于他们具有前所未有的精度处理自然语言的能力，这些模型在各种环境中开放了新的应用程序和用例[26，35，96]。具体来说，它们产生的文本通常与人类生成的文本无法区分的能力使它们可以用作对话剂[57，62，86，108]，从而增加了可信性[70，106]，浸入性[52]和互动的个性化[58]。在游戏[2，5]中成功地改编了这种对话代理为非玩家字符（NPC），并对教学应用显示了巨大的希望[1]。然而，考虑到有关一致性和用户影响的问题仍未解决，必须对这种技术进行集成[27、55、57、74]。诸如安全和内容控制问题之类的新挑战阻碍了该技术进入高风险应用程序，例如教育和心理保健服务，那里没有任何不一致或适得其反的毒剂行为的空间[9，82]。因此，必须研究人类如何与基于LLM的对话剂相互作用，并了解在这种相互作用情况下出现的风险和挑战。人类肉体相互作用的一个重要方面是对转化药物的人格的设计和控制[32，33，109]。传达对话剂中的个性使交互作用引人入胜且令人信服，使用户拟人化代理[40，66]，增强用户参与度[88]和用户体验[91]，并通过高度个性化[98]来增加用户对代理的接受。然而，关于语音服务助理（例如Siri和Alexa）所表现出的人格的最新发现[103]表明，建立完善的人格模型（例如五因子模型[25，69]）与用户与此类助手相互作用时所感知的人格之间存在结构差异。这导致了一个问题，即最近基于LLM的对话代理人表现出的人格尺寸在多大程度上与人格模型一致，以及这些维度是否与先前工作中得出的维度一致。研究这种结构差异是必须将代理人个性的设计与用户的感知和期望保持一致[103，104]，从而使基于LLM的对话代理在人格维度方面实现系统的设计，评估和比较。在这项工作中，我们研究了在人类聊天对话期间由基于GPT-3的聊天机器人表达的潜在人格结构，并将结果与Völkel等人的演员人格模型进行了比较。[103]和人格的五因素模型[25，69]。在我们的研究中（见图1），有86名参与者在与聊天机器人交谈的同时定期将基于GPT-3的聊天机器人的个性描述。我们通过执行包括拼写的多个处理步骤